2026년 AI 투자 전략, 개별 종목 대신 SMH ETF가 합리적인 이유

AI 투자 이야기를 하다 보면 늘 같은 고민으로 돌아옵니다. 엔비디아를 살 것인가, TSMC를 담을 것인가, 아니면 이미 너무 오른 건 아닐까 하는 생각 말이지요. 최근 들어서는 이런 고민 끝에 개별 종목 선택 대신 AI 산업 전체에 투자하려는 흐름이 뚜렷해지고 있습니다. 그 중심에 자주 언급되는 상품이 바로 VanEck Semiconductor ETF, 흔히 말하는 SMH입니다.

이 글은 The Motley Fool의 분석을 바탕으로 하되, 실제 투자자 입장에서 왜 2026년을 바라보는 AI 투자에서 SMH가 현실적인 선택이 될 수 있는지를 차분하게 풀어보려 합니다.

 

AI 투자는 유행이 아니라 인프라 사이클이다

인공지능은 이제 새로운 기술 트렌드라는 표현으로는 부족합니다. 전기, 인터넷처럼 산업 전반의 구조를 바꾸는 인프라 투자 사이클에 가깝습니다. 실제로 다수의 투자자들이 AI를 단기 테마가 아닌 장기 투자 대상으로 보고 있습니다.

 

모틀리풀의 2026년 AI 투자 전망에 따르면, 기존 AI 투자자 10명 중 9명은 향후 1년간 투자를 유지하거나 오히려 확대할 계획이라고 합니다. 흥미로운 점은, 응답자의 상당수가 밸류에이션 부담을 인식하면서도 AI에 대규모 투자를 진행하는 기업들이 장기적으로 더 높은 수익을 가져다줄 것이라고 믿고 있다는 점입니다.

이건 단순한 낙관론이 아니라, 실제 기업들의 자본 지출 흐름이 뒷받침하고 있습니다.

 

하이퍼스케일러의 돈은 어디로 가는가

아마존, 마이크로소프트, 구글 같은 하이퍼스케일러 기업들은 지금 이 순간에도 AI 데이터 센터에 막대한 자금을 쏟아붓고 있습니다. GPU, 고급 로직 칩, HBM 메모리, 네트워크 장비까지 포함하면 투자 규모는 상상을 넘습니다.

 

월가에서는 2026년 전 세계 AI 데이터 센터 관련 자본 지출이 약 5,270억 달러에 이를 것으로 보고 있습니다.

이 자금의 상당 부분은 결국 반도체 설계 기업, 파운드리, 장비 업체, 메모리 업체로 흘러갑니다.

그리고 이 기업들이 거의 그대로 담겨 있는 ETF가 바로 SMH입니다.

SMH가 AI 투자에 적합한 구조인 이유

SMH는 미국 상장 반도체 기업 25개로 구성된 지수를 추종하며, 자산의 최소 80% 이상을 반도체 산업에 투자합니다. 여기서 중요한 건 구성의 질입니다.

 

 

상위 보유 종목에는 엔비디아, TSMC, 브로드컴, 마이크론 테크놀로지, AMD가 포진해 있고,

이들 상위 5개 종목이 전체 자산의 절반 가까이를 차지합니다.

 

 

 

여기에 ASML, 램리서치, KLA 같은 장비 업체까지 포함되면서 AI 반도체 생태계 전반을 한 번에 담는 구조가 만들어집니다. 개별 기업의 실적 변동성에 베팅하는 것이 아니라, AI 인프라 전체의 성장에 투자하는 방식이라고 보시면 됩니다.

이런 집중 구조를 위험하다고 느끼는 분들도 있지만, AI라는 특정 산업에 투자하는 목적이라면 오히려 장점이 되는 경우가 많습니다.

 

숫자로 확인되는 SMH의 성과

성과 이야기를 빼놓을 수는 없겠지요. SMH는 2025년에 약 49%의 수익률을 기록하며 S&P500의 상승률을 크게 웃돌았습니다. 더 중요한 건 장기 성과입니다.

 

지난 10년 기준으로 보면, SMH는 연평균 30%를 넘는 수익률을 기록했습니다. 반도체 업황이 좋을 때만 잘 나간 것이 아니라, 여러 차례의 사이클을 거치면서도 결과적으로 높은 성과를 만들어냈다는 점이 눈에 띕니다.

 

이 부분에서 개인적으로 느끼는 건 하나입니다. AI라는 거대한 흐름 안에서 반도체는 항상 가장 먼저 돈이 움직이는 곳이라는 점입니다.

학습 다음은 추론, 그리고 지속적인 수요

초기 AI 투자는 대규모 언어 모델을 학습시키는 데 집중됐습니다. 하지만 이제 무게 중심은 빠르게 추론(inference)으로 이동하고 있습니다. 실제 서비스에서 AI를 돌리는 과정이 늘어나면서, 추론 작업이 전체 AI 컴퓨팅 수요의 대부분을 차지하게 될 것이라는 전망이 나옵니다.

 

추론의 특징은 한 번 하고 끝나는 학습과 다르게 지속적이고 누적된 수요라는 점입니다. 사용자가 늘어날수록, 활용 사례가 다양해질수록 GPU와 메모리, 네트워크 칩에 대한 수요는 계속 발생합니다.

 

이 구조에서는 특정 기업 하나보다, 이 흐름 전체에 노출된 ETF가 훨씬 안정적인 선택이 될 수 있습니다.

 

밸류에이션 부담은 어떻게 봐야 할까

현재 SMH의 PER은 약 33배 수준으로, 결코 싸다고 말하긴 어렵습니다. 하지만 이는 개별 반도체 대장주들과 크게 다르지 않은 수준입니다. 오히려 여러 기업을 한 번에 담았다는 점을 감안하면, 리스크 대비 합리적인 가격이라고 보는 시각도 충분히 가능합니다.

 

AI 산업이 어디까지 갈지는 누구도 단정할 수 없습니다. 다만 분명한 건, 개별 종목 선택에 대한 부담을 줄이면서 AI 성장에 참여하고 싶다면 SMH는 매우 현실적인 선택지라는 점입니다.

 

2026년을 바라보는 지금, AI 투자에 접근하는 방식에 대해 한 번쯤은 이렇게 질문해볼 만합니다.
“내가 맞힐 수 있는 건 개별 기업의 실적일까, 아니면 산업의 방향일까.”